Efektivní plánování a implementace: AI, robotika a automatizace v moderních skladových strukturách

Moderní optimalizace skladů: Automatizace jako klíč k úspěchu v e-commerce & Co.

Moderní logistické prostředí se rychle mění. Společnosti, které si chtějí udržet svou konkurenceschopnost, stojí před výzvou neustále optimalizovat a flexibilně přizpůsobovat své skladové procesy. V této souvislosti hraje stále důležitější roli umělá inteligence (AI), robotika a automatizace. Mnoho průmyslových odvětví a obchodních modelů, zejména v oblasti elektronického obchodování, automobilového průmyslu, obchodu a výroby, se stále více spoléhá na inteligentní, automatizované skladové procesy, které zlepšují rychlost, přesnost a nákladové struktury. Obrovský potenciál, který lze využít promyšleným využitím systémů umělé inteligence, moderních robotů a automatizačních technologií, je patrný zejména v různých typech skladování, jako jsou tranzitní sklady, vyrovnávací sklady a dlouhodobé skladování. Následuje ucelený přehled o tom, jak mohou firmy z těchto technologií těžit, jaké konkrétní požadavky jsou na jednotlivé typy úložišť kladeny a jak může vypadat úspěšná implementace. Cílem je představit jak základní koncepty, tak praktické implementační tipy pro dosažení lepších výsledků při plánování a řízení skladu.

Vhodné pro:

• Zásoby na limitu? Automatizace skladu: optimalizace skladu vs. modernizace – správné rozhodnutí pro váš sklad

1. Význam skladových procesů v dodavatelském řetězci

Skladové procesy jsou ústředním prvkem v každém dodavatelském řetězci. V mnoha společnostech jsou slova „efektivita a rychlost“ považována za základní faktory úspěchu. Pokud zboží není k dispozici včas, může to mít za následek prostoje ve výrobě, zpoždění dodávek nebo nespokojené zákazníky. Skladování zároveň nesmí být příliš nákladné, protože skladovací prostory, energie a personál způsobují vysoké průběžné náklady. Zejména na dynamických trzích je důležitá plynulá koordinace, aby se nabídka a poptávka co nejpřesněji shodovaly. Moderní technologie pomáhají vyhnout se úzkým místům a do značné míry automatizují procesy. Z dlouhodobého hlediska může dodavatelský řetězec těžit na všech úrovních: od příjmu zboží až po vychystávání a expedici.

Ložiska také hrají strategickou roli při tlumení výkyvů. Pokud se například poptávka po produktu neočekávaně zvýší, je k uspokojení této poptávky zapotřebí dostatečných zásob a efektivní infrastruktury. V takových případech mohou prognózy podporované umělou inteligencí vytvářet přesné předpovědi, takže na jedné straně nevznikají žádná úzká hrdla a na druhé straně se zamezí zbytečným přebytečným zásobám. Robotika a automatizace doplňují tento přístup tím, že provádějí fyzickou práci rychleji, přesněji a často i levněji, než by umožňovaly manuální procesy. To objasňuje, že pouze interakce AI, robotiky a automatizace umožňuje holistické zlepšování procesů.

2. AI jako hnací síla optimalizace skladu

Umělá inteligence je považována za zásadní hnací sílu pro optimalizaci skladových procesů. Historicky byly zásoby dlouho plánovány pomocí statických metod, přičemž jako základ pro všechna rozhodnutí sloužily opakující se vzory a průměry. Dnes lze s pomocí algoritmů učení a velkého množství dat vyvodit mnohem přesnější závěry. To znamená, že umělá inteligence dokáže rozpoznat složité vztahy, které by člověk, byť s mnoha zkušenostmi, mohl jen stěží zobrazit v této podobě.

Inteligentní systémy řízení skladu

Srdcem moderního skladování jsou inteligentní systémy řízení skladů, které jsou často označovány jako „mozky“ skladu. Průběžně sbírají data – například ze skenerů, senzorů nebo ERP systémů – a vyhodnocují je v reálném čase pomocí algoritmů. Vzniká tak digitální dvojče skladového prostředí, ve kterém lze sledovat každý pohyb zboží, robotů a zaměstnanců. To umožňuje dynamickou distribuci skladovacího prostoru: V závislosti na vlastnostech, jako je velikost, hmotnost nebo rychlost obratu, systém přiřadí každému produktu optimální skladovací prostor. Tímto způsobem se zkrátí vychystávací trasy, maximalizuje se využití prostoru a zabrání se zbytečným prázdným jízdám.

Dalším příkladem síly AI v systémech řízení skladu je optimalizace zásob. Tam, kde dříve dominovaly hrubé odhady budoucí poptávky, systém nyní analyzuje historické údaje o prodeji, sezónní výkyvy a vnější vlivy (např. z marketingových kampaní nebo speciálních propagačních dnů) a automaticky upravuje zásoby. Výhody jsou zřejmé: stávají se méně obvyklé zásoby, zkracují se dodací lhůty a kapitál, který by se vázal v nadměrných zásobách, lze použít jinde.

Zvýšení efektivity pomocí analýzy dat

Kromě okamžitých výhod v oblasti řízení zásob a správy úložného prostoru otevírá AI nové možnosti v oblasti optimalizace procesů. Může například pomoci dynamicky upravovat vychystávací trasy. Namísto pevných vychystávacích seznamů může systém analyzovat aktuální situaci ve skladu a určit pořadí položek k vychystávání tak, aby vzdálenosti byly co nejkratší a předešlo se případným dopravním zácpám. „To často dramaticky zvyšuje propustnost a efektivitu,“ je zkušenost mnoha odborníků, kteří implementovali AI ve svých skladech.

Prediktivní údržba je další oblastí, kde analýza dat hraje klíčovou roli. Mnoho strojů a systémů ve skladu je vybaveno senzory, které zaznamenávají provozní data v reálném čase: teploty, vibrace, hladiny oleje a mnoho dalšího. Pomocí AI lze identifikovat náznaky hrozících poruch. To znamená, že údržbu lze provádět v kritických bodech dříve, než dojde k vážnému poškození. To snižuje prostoje, zvyšuje životnost strojů a v ideálním případě šetří náklady na opravy a následné opravy.

3. Robotika a automatizace pro fyzickou efektivitu

Zatímco algoritmy AI optimalizují digitální úroveň skladu, roboti a automatizované systémy vytvářejí další efektivitu na fyzické úrovni. Ulevují zaměstnancům od opakujících se nebo fyzicky náročných úkolů a jsou schopni podávat nepřetržitě vysoký výkon. Je důležité, aby lidé a stroje optimálně spolupracovali, aby se využily přednosti obou „aktérů“: flexibilita a kreativita lidí a také odolnost a přesnost strojů.

Automatizované dopravníkové systémy

Dopravníkové systémy tvoří logistickou páteř mnoha skladů. Přepravují zboží z příjmu na místo skladování, odtud na vychystávání a nakonec do prostoru balení nebo expedice. Tradičně se používaly stacionární dopravní pásy nebo kolejnicové systémy, které však byly adaptabilní pouze v omezené míře. V dnešní době se stále častěji používají autonomní mobilní roboty (AMR), které se ve skladu pohybují volně a bez kolejového vedení. „Moderní AMR si nacházejí cestu pomocí senzorů, laserové nebo kamerové technologie,“ uvádí se často. To jim umožňuje nezávisle reagovat na překážky a upravit svou trasu v krátké době. To vede k flexibilnějšímu návrhu toku zboží.

Další formou automatizovaných dopravníkových systémů jsou dopravní systémy bez řidiče (AGV). Ty jsou vhodné zejména pro větší zatížení a předem stanovené trasy, například ve standardizovaných procesech ve výrobním prostředí. AGV lze navádět podle značení na zemi, magnetických proužků nebo moderních navigačních metod. V obou případech je výhodou, že materiálové toky mohou být mnohem konzistentnější a mohou být minimalizovány lidské chyby, jako je objížďka nebo nesprávné umístění zboží.

Objednejte si vychystávací roboty a coboty

Ústředním krokem ve skladu je vychystávání, tedy sestavení zboží pro výrobní zakázky nebo zakázky zákazníků. Tradiční obraz zaměstnance, který prochází řadami regálů s ručním skenerem a sbírá předměty, se stále více mění. Stále častěji se používají specializované vychystávací roboty nebo tzv. kolaborativní roboty (coboty). Roboti pro vychystávání objednávek mají vysoce vyvinuté uchopovací a rozpoznávací systémy: S rozpoznáváním obrazu na bázi AI mohou identifikovat, uchopit a umístit produkty v různých velikostech, tvarech nebo baleních do kontejnerů. To umožňuje rychlé a přesné zpracování objednávek.

Coboti jsou na druhé straně navrženi tak, aby pracovali v těsné blízkosti lidí, aniž by potřebovali ochranný kryt. Jejich pohyby jsou navrženy tak, aby byly pomalejší a bezpečnější, aby nepředstavovaly žádné nebezpečí pro lidské kolegy. Tato spolupráce vede k vyšší produktivitě, protože opakující se nebo ergonomicky nevýhodné úkoly přebírají coboti, zatímco zaměstnanci mohou provádět složitější a obtížněji automatizovatelné úkoly. Taková interakce nejen zvyšuje propustnost, ale může také zvýšit spokojenost s prací, protože se sníží fyzicky náročné úkoly.

Vhodné pro:

• Plánujte správně a efektivně: AI, robotika a automatizace pro tranzitní sklady, vyrovnávací sklady a dlouhodobé sklady

4. Specifická řešení pro různé typy ložisek

Ne všechny tábory jsou stejné. Jejich zaměření, požadavky a procesy se liší v závislosti na délce pobytu a funkčnosti skladovaného zboží. Často se rozlišuje mezi tranzitními tábory, nárazníkovými tábory a dlouhodobými tábory. Každý typ úložiště těží z popsaných technologií svým vlastním způsobem.

Tranzitní tábor

Doba, po kterou zboží zůstane v tranzitním táboře, je velmi krátká. Zvláště důležitá je zde rychlost a efektivita při redistribuci, například když je zboží odesláno přímo na další místo určení poté, co bylo přijato, aniž by bylo dlouho skladováno. Tranzitní sklad je obvykle křižovatkou, kde jsou příchozí a odchozí zboží úzce propojeny. Často používaným principem jsou zde procedury cross-docking, kdy se příchozí dodávky přiřazují přímo k odchozím zájezdům na základě konkrétních zákaznických nebo výrobních zakázek.

V tomto prostředí jsou zvláště cenné automatizované třídicí systémy. Pomocí dopravníkových pásů, třídicích systémů a optimalizace trasy řízené umělou inteligencí lze usměrňovat toky zboží a nastavit priority. To znamená, že produkty citlivé na čas, které se rychle kazí nebo jsou naléhavě potřeba, lze rychleji přesouvat skladem, zatímco ostatní položky jsou distribuovány paralelně v sekundárních linkách. Zde je zásadní minimalizace doby průchodnosti. Inteligentní algoritmus například rozpozná, která trasa je aktuálně nejvytíženější, a vyhýbá se úzkým místům výběrem alternativního toku zboží. Tímto způsobem lze výrazně zvýšit propustnost tranzitního skladu a výrazně snížit riziko přetížení.

Vyrovnávací úložiště

Vyrovnávací úložiště je v mnoha společnostech nepostradatelné, protože kompenzuje výkyvy mezi výrobou a poptávkou. Pokud výrobní linka neustále potřebuje díly, ale přicházejí nepravidelně, vyrovnávací sklad zajistí, že je vždy k dispozici dostatek materiálu. Naopak v době nízké poptávky jsou přebytečné produkty dočasně skladovány, aby mohly být později znovu vyvolány. Výzvou je umět pružně reagovat na výkyvy bez zbytečného zabírání úložného prostoru.

Shuttle systémy jsou běžným řešením pro vyrovnávací úložiště. Jedná se o automatizované skladovací a vyskladňovací stroje, které se pohybují v jedné nebo více úrovních v regálovém kanálu a dokážou rychle uložit a vyskladnit zboží. To umožňuje vysokou propustnost na malém prostoru. Systémy AI podporují tento proces tím, že odhadují potřebu zboží na základě informací v reálném čase. Pokud se ukáže, že výroba bude brzy vyžadovat více dílů, jsou včas umístěny zásoby do přístupových oblastí. Tím se zabrání tomu, aby se výrobní procesy zastavily, protože některé položky chybí. Tyto systémy lze zároveň využít v době nižšího vytížení k reorganizaci zásob a tím k dalšímu zvýšení efektivity.

Dlouhodobé skladování

V dlouhodobých skladech je zboží často skladováno delší dobu, například proto, že podléhá sezónním výkyvům, je málo žádané nebo je součástí strategické rezervy. Optimalizace se zde zaměřuje spíše na co nejlepší využití prostoru a precizní řízení zásob. Automatické vysokoregálové sklady jsou běžným řešením pro optimální využití vertikálních skladovacích prostor. Pomocí robotem řízených skladovacích a vyskladňovacích strojů lze palety skladovat a vyskladňovat ve velkých výškách, což je výhodné zejména v drahých nebo prostorově omezených skladovacích prostředích.

Inteligentní řízení zásob v takových dlouhodobých skladech bere v úvahu faktory jako skladovatelnost, prognózy poptávky a obchodní metriky, aby bylo dosaženo nejlepší možné distribuce skladovacích prostor. To znamená, že položky, které je třeba brzy vyjmout, jsou umístěny výše nebo na snadno přístupná místa, zatímco produkty s nižším obratem jsou uloženy výše nebo vzadu. Cílem je skladovat zřídka používané zboží co nejšetrnějším způsobem, aniž by byl v případě potřeby příliš obtížný. Systémy umělé inteligence zde mohou najít ideální rovnováhu tím, že vyvinou dynamicky adaptabilní strategie a reagují na měnící se podmínky.

5. Implementační strategie a výzvy

Zavádění AI, robotiky a automatizace do skladových zařízení funguje nejlépe, když je postupné a dobře naplánované. Společnosti, které se snaží radikálně změnit všechny procesy v krátkém čase, často riskují vysoké náklady, chybné systémy a nepřijetí mezi zaměstnanci. Pilotní fáze, ve které jsou jednotlivé oblasti skladu vybaveny novými technologiemi, slouží k získání počátečních zkušeností a identifikaci potíží v rané fázi. Úspěšně testovaná řešení lze poté škálovat a rozšířit do dalších skladových prostor.

Škálovatelnost a flexibilita

Pro rostoucí společnosti je zvláště důležité, aby nové systémy byly škálovatelné. Automatizovaný sklad malých dílů, který je dimenzován na určitou propustnost, může ze začátku stačit, ale při výrazném nárůstu objemu zakázek může rychle dosáhnout svých limitů. Poté by mělo být možné integrovat další roboty nebo dopravníkové jednotky, aniž by bylo nutné celý systém odstavit nebo přeplánovat. Flexibilní architektura systému je proto zásadním kritériem při výběru poskytovatelů a řešení. Software musí mít také modulární strukturu, aby bylo možné snadno přidávat nové funkce (např. další senzory, nové moduly AI nebo vylepšené vychystávací strategie).

Integrace do stávajících systémů

Mnoho společností již má ERP systémy, systémy pro řízení skladů a různá automatizační řešení. Ty obecně historicky rostly a byly zavedeny v průběhu let. Při zavádění AI a moderních robotických řešení je zásadní, aby nové nástroje hladce zapadly do stávajícího prostředí IT. Aby všechny systémy mohly komunikovat v reálném čase, je zapotřebí dobře promyšlená architektura rozhraní. Význam harmonizovaných údajů je často podceňován. Pokud například nejsou důsledně udržována čísla položek, čísla šarží nebo inventární čísla, dochází k nesprávné inventuře nebo nesprávnému vyúčtování.

Integrace může být náročná, zejména v oblasti robotiky. Plánování musí zajistit, aby se roboti vešli do fyzického prostředí skladu, například poskytnutím dostatečných jízdních tras a nabíjecích stanic. Musí být také zaručena bezpečnost, například prostřednictvím senzorů na branách nebo funkcí automatického nouzového zastavení, které chrání lidi. U cobotů je překážka nižší, protože jsou výslovně navrženi pro práci s lidmi, ale přesto by měly být definovány jasné bezpečnostní pokyny.

Kvalifikace zaměstnanců a řízení změn

Klíčovým faktorem úspěchu automatizace skladů je akceptace ze strany zaměstnanců. „Nové technologie často zpočátku vyvolávají skepsi nebo odmítání,“ je běžná zkušenost z praxe. Je proto důležité zapojit pracovníky již v rané fázi, poskytovat transparentní informace o cílech automatizačních projektů a nabízet školení. Zaměstnanci by se měli naučit, jak systémy fungují, jaké výhody přinášejí a jak se sami mohou stát součástí změny. Každý, kdo brzy pochopí, že robot není konkurencí, ale spíše úlevou pro fyzicky náročné úkoly, s větší pravděpodobností přijme novinky.

Systémy umělé inteligence a automatizované procesy navíc často vyžadují nový profil dovedností. Namísto čistě manuálních činností jsou stále více vyžadovány IT znalosti, pochopení procesů a technické know-how. Společnosti, které svým zaměstnancům poskytnou odpovídající další kvalifikaci, profitují hned dvakrát: na jedné straně se zvyšuje motivace a na druhé straně lze omezit chyby v uplatnění. Úspěšné řízení změn zohledňuje obavy a výhrady, zajišťuje jasné odpovědnosti a komunikuje úspěchy tak, aby projekt našel dlouhodobé přijetí.

Bezpečnost dat a kybernetická bezpečnost

Jedním z aspektů, který je v praxi často podceňován, je bezpečnost dat. „S rostoucím síťováním všech komponent skladu se také zvyšují rizika kybernetických útoků, pokud se hackeři nabourají do systémů, mohou nejen ukrást data, ale také sabotovat výrobní procesy nebo paralyzovat celé skladové operace. Společnosti proto musí zajistit ochranu citlivých informací. To začíná šifrovaným přenosem dat a rozšiřuje se na sofistikované brány firewall a průběžné aktualizace zabezpečení.

Integrace externích cloudových služeb, například pro analýzu dat nebo procesy AI, představuje další rizika, pokud není jasně definováno, kde se data nacházejí, kdo má přístup a jak je zaručeno bezpečné připojení. Kromě toho by každá společnost měla vyvinout jasnou strategii reakce na mimořádné události, která vstoupí v platnost, jakmile je zjištěn bezpečnostní incident. To zahrnuje nouzové plány, záložní systémy a rychlou obnovu postižených procesů. Jedině tak lze zajistit plynulý provoz i v případě technických nebo organizačních výpadků.

6. Ekonomická úvaha: náklady a přínosy

„Investice do robotiky, umělé inteligence a automatizace jsou pro mnoho společností krokem do budoucnosti,“ často zaznívají z příslušných průmyslových kruhů. Zejména střední podniky by však měly provést pečlivou analýzu nákladů a přínosů, než vyčlení velké částky peněz na modernizaci svého skladu. Přestože systém umělé inteligence pro optimalizaci zásob může přinést značné úspory nákladů na skladování, zpočátku vyžaduje rozsáhlé úpravy IT systémů a cílené budování znalostí mezi zaměstnanci. U robotů a dopravních systémů bez řidiče vznikají dodatečné náklady na pořízení a údržbu.

Na straně výhod je vylepšená schopnost doručení, zkrácení doby vychystávání, nižší chybovost a vyšší dostupnost systému. Škálovatelnost se také může stát konkurenční výhodou: Pokud společnost potřebuje rychle růst, automatizovaný sklad se snáze přizpůsobí vyšším objemům manipulace než ručně ovládaný sklad. Spokojenost zaměstnanců se navíc často zvyšuje, když odpadají monotónní nebo obtížné úkoly a vznikají nové, zajímavější oblasti odpovědnosti. Celkově v mnoha případech výhody převažují nad nevýhodami, jakmile systém běží stabilně a bylo dokončeno počáteční dodatečné úsilí.

Vhodné pro:

• Efektivní automatizace skladu: 25 důležitých otázek a odpovědí pro vaši optimalizaci – tipy na optimalizaci skladu a dovybavení

7. Nové trendy a budoucí vývoj

Technologie ve skladové logistice se vyvíjejí rychlým tempem. Stále více systémů se vzájemně propojuje a vytváří konzistentní internet věcí (IoT). Senzory na paletách, nosičích nebo dokonce produktech neustále poskytují data o poloze, stavu a prostředí. Tím se ze skladu stává kyberfyzikální systém, ve kterém je každý pohyb digitálně mapován a analyzován. Umělá inteligence může tato data použít pro hloubkové předpovědi, například k ještě přesnějšímu řízení dodavatelských řetězců nebo k identifikaci úzkých míst předem. Technologie jako virtuální realita (VR) nebo rozšířená realita (AR) by se v budoucnu mohly stát důležitějšími pro podporu zaměstnanců při školení nebo výběru.

Dalším trendem jsou plně autonomní sklady, ve kterých lidé hrají pouze dozorčí roli. Již existují pilotní projekty, ve kterých jsou všechny pohyby skladu prováděny roboty a všechna rozhodnutí přijímají systémy AI. Lidé zasahují pouze v případě narušení nebo výjimek. Takový přístup však vyžaduje vysokou úroveň technologické vyspělosti a velmi stabilní procesní prostředí. Budoucnost ukáže, zda a ve kterých odvětvích se etablují zcela autonomní sklady.

Logistický průmysl se zároveň zabývá tématy, jako je udržitelnost a energetická účinnost. Systémy umělé inteligence mohou pomoci plánovat trasy tak, aby spotřebovaly méně energie, nebo plánovat skladové procesy v době nízkých sazeb za elektřinu. Roboty a dopravníková technika jsou stále energeticky účinnější a zároveň výkonnější. Pokroky v technologii senzorů poskytují přesný přehled o teplotě, vlhkosti a dalších faktorech prostředí důležitých pro kvalitní skladování. To platí zejména pro průmyslová odvětví, která skladují citlivé zboží nebo zboží podléhající rychlé zkáze.

Integrace AI, robotizace a automatizace v tranzitních skladech, vyrovnávacích skladech a dlouhodobých skladech má potenciál výrazně zvýšit efektivitu a flexibilitu celého dodavatelského řetězce. Systémy řízení skladů podporované umělou inteligencí umožňují prediktivní optimalizaci zásob, dynamické přidělování skladovacích míst a průběžnou analýzu procesů. Tím je dosaženo stále přesnější kontroly všech pohybů ve skladu, což následně zkracuje časy vychystávání a manipulace. Na fyzické úrovni roboty a automatizované dopravníkové systémy přebírají opakující se nebo těžké úkoly, zvyšují výkon nepřetržitě a minimalizují chyby. Díky cobotům je možná spolupráce mezi lidmi a stroji, což umožňuje zavést nové, efektivnější pracovní procesy.

V tranzitních skladech zkracují systémy cross-docking a třídicí procesy řízené umělou inteligencí dobu pobytu zboží. Nárazní sklady těží z kyvadlových skladovacích a vyskladňovacích strojů, které mohou v reálném čase reagovat na výkyvy ve výrobě a poptávce. Dlouhodobé sklady využívají plně automatizované vysokoregálové sklady a inteligentní inventarizační strategie k optimálnímu využití dostupného prostoru. Tento vývoj ukazuje, že žádná společnost nemůže ignorovat AI, robotiku a automatizaci, pokud chce zůstat dlouhodobě konkurenceschopná. Přesto by společnosti měly dbát na solidní implementační strategii, propracované bezpečnostní koncepty a dobrou integraci zaměstnanců, aby ze svých investic získaly co největší užitek.

Pohled do budoucnosti ukazuje, že technologie se budou i nadále rychle vyvíjet. Stále výkonnější algoritmy, užší propojení systémů a nové formy interakce člověk-stroj budou i nadále měnit svět skladů. Je proto vhodné nastavit kurz na zítřek již dnes a vědomě se vypořádat s příležitostmi a výzvami, které digitalizovaný a automatizovaný sklad v rámci společnosti nabízí. Firmy tak mohou úspěšně zvládnout krok ke skladu 4.0 a zároveň si upevnit pozici na trhu. „Logistika budoucnosti“ již není vzdálenou vizí, ale v mnoha oblastech je již realitou – a v příštích letech bude stále běžnější.

Díky dobře promyšlené kombinaci plánovacích nástrojů založených na AI, flexibilních robotických aplikací a integrovaných automatizačních řešení lze dokonale pokrýt individuální požadavky na sklad. Osoby s rozhodovací pravomocí by měly mít vždy na paměti celkový obraz: Kromě technologických aspektů jsou pro zajištění úspěšné transformace zásadní faktory, jako je kvalifikace zaměstnanců, integrace dat, bezpečnost a škálovatelnost. Když všechny tyto prvky harmonicky spolupracují, může se sklad stát skutečným hnacím motorem hodnoty pro celou společnost, nikoli pouze jako nezbytný doplněk. Jinými slovy: Každý, kdo dnes správně a efektivně plánuje, pokládá základy stabilních, efektivních a na budoucnost orientovaných dodavatelských řetězců – a zajišťuje si tak rozhodující konkurenční výhody ve stále více digitalizovaném světě.

☑️ Podpora MSP ve strategii, poradenství, plánování a implementaci

☑️ Vytvoření nebo přeladění digitální strategie a digitalizace

☑️ Rozšíření a optimalizace mezinárodních prodejních procesů

☑️ Globální a digitální obchodní platformy B2B

☑️ Pioneer Business Development

Konrad Wolfenstein

Rád posloužím jako váš osobní poradce.

Můžete mě kontaktovat vyplněním kontaktního formuláře níže nebo mi jednoduše zavolejte na číslo +49 89 89 674 804 (Mnichov) .

Těším se na náš společný projekt.

Xpert.Digital je centrum pro průmysl se zaměřením na digitalizaci, strojírenství, logistiku/intralogistiku a fotovoltaiku.

S naším 360° řešením pro rozvoj podnikání podporujeme známé společnosti od nových obchodů až po poprodejní služby.

Market intelligence, smarketing, automatizace marketingu, vývoj obsahu, PR, e-mailové kampaně, personalizovaná sociální média a péče o potenciální zákazníky jsou součástí našich digitálních nástrojů.

Více se dozvíte na: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus